数学建模及其软件实现
￥33.00定价
作者： 王玉英、史加荣等
出版时间：2015年2月
出版社：清华大学出版社
- 清华大学出版社
- 9787302382409
- 1-1
- 73482
- 16开
- 2015年2月
- 理学
- 数学
- O151.2
- 数学
- 本专科、高职高专
内容简介
本书将计算机应用能力培养和数学建模知识传授置于同等地位，根据具体问题选用MATLAB软件、SPSS软件和LINGO软件对问题进行求解.书中对于大部分问题都给出了软件求解方法及详细求解步骤，并对结果进行了分析. 全书共分11章，包括数学建模简介、数学规划模型、积分和微分方程模型、各种常用数据处理方法、图与网络模型分析和多属性决策分析等内容. 本书可作为本科生、研究生的数学建模课程和数学实验课程的教材，同时对于从事应用工作的工程技术人员也有一定的参考价值.
目录
目录
第1章绪论
1.1数学建模的概念
1.2建模实例
1.3三级火箭发射卫星数学模型
习题1
第2章数学规划模型
2.1引言
2.2线性规划
2.3非线性规划
2.4多目标优化
2.5整数规划模型
2.6整数线性规划举例
2.7LINGO在最优化模型求解中的应用
习题2
第3章积分和微分方程模型
3.1积分模型
3.2微分方程模型引例
3.3微分方程的MATLAB求解
3.4微分方程建模案例1——人口预测模型
3.5微分方程建模案例2——给药方案制定问题
习题3
第4章插值与拟合
4.1一维插值
4.2二维插值
4.3数据拟合
4.4MATLAB求解实例
4.5MATLAB数据拟合实例
习题4
第5章数据特征分析
5.1数据特征描述
5.2数据的标准化处理
5.3数据的探索分析
习题5
第6章方差分析
6.1单因素方差分析
6.2利用SPSS进行单因素方差分析
6.3双因素方差分析
6.4利用SPSS进行双因素方差分析
习题6
第7章相关性分析
7.1Pearson(皮尔逊)相关系数——线性相关分析
7.2Spearman(斯皮尔曼)秩相关系数——单调性相关分析
7.3Kendall(肯道尔)相关系数
7.4三种相关系数的适用情形
习题7
第8章主成分分析和因子分析
8.1主成分分析的模型
*8.2主成分的导出
8.3主成分分析的基本步骤
8.4使用SPSS进行主成分分析
8.5主成分分析的应用
8.6因子分析模型
8.7因子分析的基本步骤
8.8使用SPSS进行因子分析
习题8
第9章回归分析
9.1一元线性回归分析
9.2使用SPSS进行一元线性回归分析
9.3使用回归方程进行预测
9.4使用回归方程进行控制
9.5多元线性回归分析
9.6使用SPSS进行多元线性回归分析
9.7非线性回归模型
习题9
第10章图与网络分析
10.1图的基本概念
10.2实际问题与图模型
10.3图的表示
10.4树和生成树
10.5最短路问题及其算法
10.6最短路问题的MATLAB求解程序及其用法
10.7最小生成树问题及其算法
10.8最小生成树问题的MATLAB求解程序及其用法
习题10
第11章多属性决策分析
11.1数据预处理
11.2方案排序方法
11.3层次分析法
11.4模糊综合评价
习题11
附录AMATLAB基础
A.1MATLAB简介
A.2基本操作命令
A.3数据类型
A.4数组和向量
A.5绘图与图像处理命令
A.6M文件
A.7数据的输入输出
A.8程序结构
习题
参考文献
第1章绪论
1.1数学建模的概念
1.2建模实例
1.3三级火箭发射卫星数学模型
习题1
第2章数学规划模型
2.1引言
2.2线性规划
2.3非线性规划
2.4多目标优化
2.5整数规划模型
2.6整数线性规划举例
2.7LINGO在最优化模型求解中的应用
习题2
第3章积分和微分方程模型
3.1积分模型
3.2微分方程模型引例
3.3微分方程的MATLAB求解
3.4微分方程建模案例1——人口预测模型
3.5微分方程建模案例2——给药方案制定问题
习题3
第4章插值与拟合
4.1一维插值
4.2二维插值
4.3数据拟合
4.4MATLAB求解实例
4.5MATLAB数据拟合实例
习题4
第5章数据特征分析
5.1数据特征描述
5.2数据的标准化处理
5.3数据的探索分析
习题5
第6章方差分析
6.1单因素方差分析
6.2利用SPSS进行单因素方差分析
6.3双因素方差分析
6.4利用SPSS进行双因素方差分析
习题6
第7章相关性分析
7.1Pearson(皮尔逊)相关系数——线性相关分析
7.2Spearman(斯皮尔曼)秩相关系数——单调性相关分析
7.3Kendall(肯道尔)相关系数
7.4三种相关系数的适用情形
习题7
第8章主成分分析和因子分析
8.1主成分分析的模型
*8.2主成分的导出
8.3主成分分析的基本步骤
8.4使用SPSS进行主成分分析
8.5主成分分析的应用
8.6因子分析模型
8.7因子分析的基本步骤
8.8使用SPSS进行因子分析
习题8
第9章回归分析
9.1一元线性回归分析
9.2使用SPSS进行一元线性回归分析
9.3使用回归方程进行预测
9.4使用回归方程进行控制
9.5多元线性回归分析
9.6使用SPSS进行多元线性回归分析
9.7非线性回归模型
习题9
第10章图与网络分析
10.1图的基本概念
10.2实际问题与图模型
10.3图的表示
10.4树和生成树
10.5最短路问题及其算法
10.6最短路问题的MATLAB求解程序及其用法
10.7最小生成树问题及其算法
10.8最小生成树问题的MATLAB求解程序及其用法
习题10
第11章多属性决策分析
11.1数据预处理
11.2方案排序方法
11.3层次分析法
11.4模糊综合评价
习题11
附录AMATLAB基础
A.1MATLAB简介
A.2基本操作命令
A.3数据类型
A.4数组和向量
A.5绘图与图像处理命令
A.6M文件
A.7数据的输入输出
A.8程序结构
习题
参考文献
